基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

团队创造力维度的构建:知识资本、思维风格与人格构成

创造力是团队原始创新的产生和发展的动力.创造力直接和间接的影响因素比较繁杂,目前缺乏对各因素之间逻辑关系的梳理和辨析.根据对心理学和管理学领域的文献研究及对专家的调研访谈,综合归纳了团队创造力的十个影响因素,并阐述各因素的内涵定义;根据各因素的内涵和作用建立因素间的关系模型,运用解析结构模型方法,通过级间分解将这些影响因素进行结构分类和维度构建;最后确定了团队创造力的3个维度,即知识资本、思维风格和人格构成,并阐述3个维度间的逻辑关系.     

商业模式创新理论模型构建研究

此研究的开展基于以下背景：在新的一波转型浪潮中，创新商业模式的必要性和迫切性与日俱增，虽然对商业模式创新过程的研究在逐年增加，但多聚焦于成功企业商业模式创新的变革阶段或成功创业者的高阶战略认知，缺乏对商业模式创新过程的进一步抽象和总结，以致无法回答企业“如何进行商业模式创新”的问题。此研究认为，以“活动系统”为中心的商业模式创新理论模型——光谱模型，确定了商业模式创新的逻辑起点和逻辑终点，融合了从整体上指导企业进行商业模式创新的价值过程和从认知视角指导活动开展的商业模式创新源过程，呈现出商业模式创新过程中主体之间的动态交互和子过程的动态迭代，旨在更直观地回答企业“如何进行商业模式创新”。     

国家考古遗址公园的公众吸引力研究

国家考古遗址公园的发展已然步入第十二个年头.回顾过去取得的巨大成绩,其逐步建立起了跨年代、多省份、大规模的保护体系,在很大程度上回答了国家考古遗址公园"保护什么?为谁保护?为什么保护?"等疑问.但在公共吸引力方面其仍存在着许多问题,进而造成了冷热不均的巨大客流差异.国家考古遗址公园的公众吸引力主要受主观和客观两方面因素的影响:其中客观因素很大程度上受人口基数、交通区位和区域经济水平等要素的制约;主观因素则与遗址本身对公众游览动机的激发,即遗址公园的核心遗产价值和品牌建设等要素息息相关.借助引力模型考察人口基数、交通区位和经济水平对基础公众吸引力的影响可以发现,其将36处遗址公园划分为了四挡,其中覆盖人口500万以上,交通距离50公里以下的公园拥有最为巨大的吸引力潜质.而唯有做好遗址公园自身的核心遗产价值挖掘工作,并将加强特色的品牌建设,方能提升公众来到园区的主观能动性.     

创新主体研发投入对区域创新产出的影响研究 ——基于空间面板模型的实证检验

基于2008-2018年的面板数据,分析区域创新产出的动态演进及空间特征,并进一步运用空间计量模型验证创新主体研发投入对区域创新产出的影响.研究表明:我国创新主体研发投入不断提升,区域创新产出呈现多极化不协调发展特征并具有空间相关性;高校对创新产出的贡献大于企业和科研机构,企业研发经费投入对创新产出作用更加显著,科研机构研发人员投入更有助于促进创新产出.     

接闪杆宽度对触发上行先导影响分析

基于随机介质击穿模式和尖端电场畸变理论,在同一气象环境、模拟域的分辨率以及相同的高度条件下,模拟了不同宽度的接闪杆对闪电的接闪概率以及接闪时间的影响,结果表明:1)接闪杆的宽度分别为1 m、10 m、100 m时相对应接闪的概率分别为84.7％、61.3％以及14.7％,接闪杆宽度越小,接闪次数越多,概率也越大,当接闪杆宽度达到一定宽度300 m左右时候,已无法触发上行先导;2)接闪杆宽度越小,响应时间也会越短,而且接闪杆宽度越宽,响应时间越长,长短差异会越明显.     

环境治理中微生物方法的微分博弈模型

借助微分博弈理论中的线性二次博弈模型和微生物生长的微分方程模型,同时考虑到环境治理效果和成本控制两个因素,给出了一个使用微生物方法进行环境治理的微生物投放策略.     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.